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[導讀] AI加速器實現(xiàn)高速CNN處理,降低功耗。 全球領先的半導體解決方案供應商瑞薩電子株式會社(TSE:6723)近日宣布推出全新AI加速器,可高速且低功耗地執(zhí)行CNN(卷積神經(jīng)網(wǎng)絡)處理,向

AI加速器實現(xiàn)高速CNN處理,降低功耗。

全球領先的半導體解決方案供應商瑞薩電子株式會社(TSE:6723)近日宣布推出全新AI加速器,可高速且低功耗地執(zhí)行CNN(卷積神經(jīng)網(wǎng)絡)處理,向下一代瑞薩嵌入式人工智能(e-AI)邁進,加速端點設備智能化。采用該加速器的測試芯片可實現(xiàn)效率達到8.8 TOPS/W(注1),達到業(yè)界最高水平。瑞薩加速器基于計算存儲一體化(PIM)架構(gòu),即當讀取存儲器數(shù)據(jù)時,在存儲器電路中執(zhí)行乘法和累加運算。

為構(gòu)建全新AI加速器,瑞薩推出了以下三種技術(shù)。一是可執(zhí)行大規(guī)模CNN計算的三進制(-1,0,1)SRAM結(jié)構(gòu)PIM技術(shù)。二是與比較器配合使用的SRAM電路,可在低功耗下讀取存儲器數(shù)據(jù)。三是能夠防止在制造過程中因工藝變化而導致的計算錯誤。將以上技術(shù)結(jié)合,既能縮短深度學習處理中的存儲器訪問時間,又可降低乘法和累加運算所需的功率。因此,當通過手寫字符識別測試(MNIST)進行評估時,新加速器在保持99%以上準確率的同時,達到了業(yè)界最高能效等級。

瑞薩于6月13日在日本京都召開的2019年度“VLSI和電路技術(shù)專題研討會(2019年6月9-14日)”上展示了相關(guān)測試結(jié)果。瑞薩還基于原型AI模塊演示了實時圖像識別技術(shù),其中測試芯片由一顆小型電池供電,在演示環(huán)節(jié)中與微控制器、攝像頭、其它外圍設備及開發(fā)工具相連接。

由于二進制(0,1)SRAM結(jié)構(gòu)只能處理值為0或1的數(shù)據(jù),PIM架構(gòu)無法通過單比特計算獲得足夠的大規(guī)模CNN運算精度水平。此外,制造過程中的工藝變化導致這些運算的可靠性降低。瑞薩現(xiàn)已開發(fā)出攻克這些問題的技術(shù),并將其作為實現(xiàn)未來革命性AI芯片的前沿技術(shù)應用于下一代e-AI解決方案,例如對性能和功率效率有較高要求的可穿戴設備及機器人等。

下一代AI芯片技術(shù)的關(guān)鍵特性:

可根據(jù)所需精度調(diào)整計算位數(shù)的三進制(-1,0,1)SRAM結(jié)構(gòu)PIM技術(shù)

三進制(-1,0,1)SRAM結(jié)構(gòu)PIM技術(shù)采用三元存儲器與簡單數(shù)字計算塊相組合,保證硬件數(shù)量增加的同時將計算誤差降至最低。同時,允許根據(jù)所需精度進行位數(shù)切換(如1.5位(三進制)和4位計算之間)??舍槍Σ煌脩粜枨笾С植煌木燃斑\算規(guī)模,用戶可優(yōu)化精度與功耗間的平衡。

結(jié)合比較器和復制單元的高精度/低功耗存儲器數(shù)據(jù)讀取電路

當采用PIM架構(gòu)時,通過檢測SRAM結(jié)構(gòu)中的位線電流值以讀取存儲器數(shù)據(jù)。盡管使用A/D轉(zhuǎn)換器進行高精度位線電流檢測是有效的,但這種方法功耗高且芯片面積較大。因此,瑞薩將比較器(1位感測放大器)與復制單元相結(jié)合,方便靈活控制電流,從而開發(fā)出高精度的存儲器數(shù)據(jù)讀取電路。此外,由于神經(jīng)網(wǎng)絡操作所激活節(jié)點(神經(jīng)元)數(shù)量非常少(約1%),通過關(guān)閉未激活節(jié)點(神經(jīng)元)讀取電路以實現(xiàn)更低的運行功率。

消除制造過程中因工藝變化導致計算誤差的規(guī)避技術(shù)

由于制造過程中的工藝變化,導致SRAM結(jié)構(gòu)中位線電流值產(chǎn)生誤差,從而造成存儲器讀取數(shù)據(jù)時出現(xiàn)錯誤。為解決這個問題,瑞薩在芯片內(nèi)部覆蓋了多個SRAM計算電路模塊,由制造工藝變化最小的模塊執(zhí)行計算任務。由于激活節(jié)點只是所有節(jié)點中的一小部分,因此激活節(jié)點被有選擇地分配給制造過程變化最小的SRAM計算電路模塊執(zhí)行計算。從而將計算誤差降至幾乎可忽略的水平。

自2015年引入嵌入式AI(e-AI)概念以來,瑞薩一直致力于多個e-AI解決方案的研發(fā)。瑞薩根據(jù)e-AI的有效性和已實施的應用程序定義了“類”,并根據(jù)以下四類開發(fā)出e-AI解決方案:

第1類:判斷信號波形數(shù)據(jù)的正確性或異常。 第2類(100GOPS/W級):通過實時圖像處理判斷正確性或異常。 第3類(1TOPS/W級):實時識別。 第4類(10TOPS/W級):在端點啟用增量學習。

瑞薩于2017年推出e-AI開發(fā)環(huán)境,并于2018年發(fā)布RZ/A2M微處理器,該微處理器集成瑞薩獨有DRP技術(shù),為第2類應用提供解決方案。同時,為實現(xiàn)第3類應用,瑞薩進一步提高了DRP技術(shù)的計算性能。

現(xiàn)在,瑞薩正立足此項開發(fā)并推出新型尖端技術(shù)。全新加速器技術(shù)結(jié)合低功耗特性和改進的計算性能,可能成為實現(xiàn)第4類應用的關(guān)鍵技術(shù)之一。瑞薩致力于通過在物聯(lián)網(wǎng)邊緣及端點采用AI技術(shù)來增強智能,為實現(xiàn)智能社會做出貢獻。

注釋

(注1)TOPS/W:每秒每瓦的萬億次操作。該單位表示1瓦特功率下1秒鐘內(nèi)可以執(zhí)行的運算次數(shù);8.8 TOPS/W的性能相當于在1秒鐘內(nèi)用1瓦特的功率進行8.8×10^12次計算。

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